現地時間2025年2月5日（水）、午前10時半に起きた。終日、自宅で過ごした。
データ分析のオンライン学習を進めた。このオンラインコースを始めたのは、昨年9月。その時点では昨年末までに修了するつもりだったが、実際はまだカリキュラムの途中段階だ。
現在は、プログラミング言語「R」の使い方を学んでいる。データ分析に使うプログラミング言語として、専門学校ではPythonを教わったが、Rは学ばなかった。PythonではなくRを使うことで、どのような利点があるのかはまだ理解していないが、学習を進めていけばいつか分かるだろう。
専門学校でPythonを学び始めた当初は苦労した。SQLやExcelなどのツールより難しく感じたからだ。だが現在は考えが変わり、Pythonを積極的に使っている。
理由は2つある。その1つは、データ分析の分野でPythonが標準的なツールだと、この分野に明るい友人が教えてくれたこと。もう1つの理由は、生成AIが助けてくれるからだ。Pythonに直接コピペできるコードを、AIは提案してくれる。この学習方法が、私のためになっているかは怪しいが。
On Wednesday, February 5th, 2025, I got up at 10:30 a.m. PST and stayed home all day.
At home, I studied data analytics skills through a Google online course. Although I had planned to complete the program by December 2024 when I started, I’m still midway through the curriculum.
I’m currently learning R, a programming language used for data analytics. While my college taught Python for data analysis and visualization, I didn’t learn R there. Though I’m still unsure about the advantages of using R over Python, I expect to understand them better as I become more proficient.
When I first started learning Python for data analytics in college, I found it more challenging than tools like SQL and Excel, which was frustrating.
However, my perspective has changed, and I now prefer Python for two reasons. First, my friend, who is knowledgeable about data analytics, told me that Python is a standard tool in the field. Second, generative AI helps me write code in a clear and understandable way. Although I’m unsure whether this learning method truly builds my skills, AI can suggest code that I can implement directly in Python. In contrast, when I ask about other tools like Power BI, AI only provides instructions that can’t be directly copied into the tool.